Fraunhofer ILT､100のレーザをクラウドにより制御

August, 19, 2021, Aachen--Cluster of Excellence “Internet of Production” (IoP)に､Fraunhofer ILTと協力したRWTH Aachen Universityの200名の研究者が､産業プロセスを制御､モニタリングするためのデータセンタを設立した｡
　このコンセプトは､Fraunhofer ILTで開発されたレーザシステムを制御するプロジェクトを基盤にしており､オープンソースソフトウエアKubernetesを利用する｡対応するシステムは､2年間､同施設で首尾良く稼働しており､それにより同研究所は新しいレーザ向けのソフトウエアを自動的､遠隔的にわずか数分でインストールできる｡

複雑なレーザシステムを効率的にセットアップ
　超短パルスレーザ(USP)は､ほぼどんな材料でもマイクロメートル精度でアブレートできる複雑なシステム｡多くのセンサが装置を制御し､レーザプロセスを誘導する｡コンポーネントを制御し､センサからのデータを読むソフトウエアは､その結果､多様になる｡産業生産では､多くのそのようなシステムが並行して使用されることがよくあり､50のシステムが並んでいることは珍しくない｡しかし､ソフトウエアの効率的なインストールはどのようにできるか｡中央からどう制御するか｡

ソリューション
RWTH Aachen大学Laser Technology LLTチェア､Fraunhofer ILT関連チェア､Moritz Krögerは､的確にこの問題に取り組んだ｡｢現在のプログラマブルロジックコントローラでは､1つのデバイスを非常に上手く制御できるが､10台以上､100台を同時に制御することは難しい｣｡50から100のレーザを制御するこの状況では､従来のコンセプトは､これらのシステムに新しいソフトウエアをインストールし、センサデータをリアルタイムで評価するには､十分とは言えないことは予見できる｡

｢われわれは､マシン制御システムを完全にリプログラムした｡これによりわれわれは､最初から実証済みのオープンソースソフトウエアを利用することができるようになった｡これは､分散システムへの適合性があり､開発オプションもある｣｡こうして､研究所は、レーザ加工操作を制御､最適化できる｡そうした操作は,例えば､スキャナ制御からのデータ､様々なソースからのセンサデータ､工程稼働中の分析データを考慮しなければならない｡同プロジェクトは2018年に始まり､制御システムは現在､Fraunhofer ILTで安定してベータフェーズ稼働に入っている｡

データセンタの中核にはKubernetes､オープンソースソフトウエアがある｡これは、分散コンピューティングシステムでアプリケーションプログラムを自動的にインストール､拡張､維持できる｡Kubernetesは最初にGoogleが設計し､以下の主要クラウドプラットフォームによってサポートされている｡Microsoft Azure、IBM Cloud、Red Hat OpenShift、Amazon EKS、Google Kubernetes Engine and Oracle OCI｡

将来の自動化製造のための分散コンピューティング
　潜在力は､RWTH Aachen Universityで認められていた｡2019年初め､そのコンセプトは、大学のデータセンタにFraunhofer ILTが採用した｡Cluster of Excellence “Internet of Production”で､エンジニアは､製造技術のデジタル化に取り組んでいる｡目標は､領域間共通の協働を増やし簡素化すること､多くの異なるソースからの全てのデータをリアルタイムでセキュアにバンドルすること｡また､全てサイバー･フィジカルシステムおよび第4産業革命との関連で行うこと｡

35を超える大学とそれ以外の研究機関､Fraunhoferの3研究機関､FIT、ILT及びIPTが関わっている｡

Data Center of RWTH Aachen University とFraunhofer ILTの両方で､システムは利用され､継続して改良されている｡ソフトウエアの自動分配､USPレーザシステムのアプリケーション分析は高信頼に機能している｡｢5分で､われわれはソフトウエアを実装し､新しいレーザのハードウエア接続を行うことができる｡これには､クラウドベース環境への組み込みも含まれる｣とMoritz Krögerは現状を説明している｡研究は現在､計測データを自動評価に結びつけるところである｡目標は､可能な限り多くのシステムからのデータを統合し､それをユーザ向けにグラフィカルに準備すること｡将来的には､レーザシステムのプロセスは､マシンラーニングによるAI領域のデータから最適化される｡

(詳細は､https://www.ilt.fraunhofer.de)